論文の概要: Reasoning Paths with Reference Objects Elicit Quantitative Spatial Reasoning in Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09788v1
• Date: Sun, 15 Sep 2024 16:45:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-17 17:20:56.692161
• Title: Reasoning Paths with Reference Objects Elicit Quantitative Spatial Reasoning in Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 参照対象との共振経路による大規模視覚言語モデルにおける空間共振の定量化
• Authors: Yuan-Hong Liao, Rafid Mahmood, Sanja Fidler, David Acuna,
• Abstract要約: 定量的空間的推論のために設計された5つのカテゴリに271の質問があるベンチマークQ-Spatial Benchを導入する。 本課題における最先端の視覚言語モデル(VLM)の性能について検討する。 本研究では,参照オブジェクトを視覚的手がかりとして,VLMが量的空間的疑問に答えることを奨励するゼロショットプロンプト技術であるSpatialPromptを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.899791071654654
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite recent advances demonstrating vision-language models' (VLMs) abilities to describe complex relationships in images using natural language, their capability to quantitatively reason about object sizes and distances remains underexplored. In this work, we introduce a manually annotated benchmark, Q-Spatial Bench, with 271 questions across five categories designed for quantitative spatial reasoning and systematically investigate the performance of state-of-the-art VLMs on this task. Our analysis reveals that reasoning about distances between objects is particularly challenging for SoTA VLMs; however, some VLMs significantly outperform others, with an over 40-point gap between the two best performing models. We also make the surprising observation that the success rate of the top-performing VLM increases by 19 points when a reasoning path using a reference object emerges naturally in the response. Inspired by this observation, we develop a zero-shot prompting technique, SpatialPrompt, that encourages VLMs to answer quantitative spatial questions using reference objects as visual cues. By instructing VLMs to use reference objects in their reasoning paths via SpatialPrompt, Gemini 1.5 Pro, Gemini 1.5 Flash, and GPT-4V improve their success rates by over 40, 20, and 30 points, respectively. We emphasize that these significant improvements are obtained without needing more data, model architectural modifications, or fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: 近年,自然言語を用いた画像の複雑な関係を記述できる視覚言語モデル(VLM)の能力の実証が進んでいるが,物体の大きさや距離を定量的に判断する能力はいまだ検討されていない。 そこで本研究では,空間的推論を定量的に行うために設計された5つのカテゴリにわたる271の質問を手動でアノテートしたベンチマークQ-Spatial Benchを導入し,このタスクにおける最先端のVLMの性能を体系的に検討する。 分析の結果,オブジェクト間の距離の推論は,SoTA VLMでは特に困難であることが判明した。 また,参照オブジェクトを用いた推論パスが応答中に自然に現れると,トップパフォーマンスのVLMの成功率が19ポイント増加するという驚くべき観察を行う。 この観察に触発されて、VLMが視覚的手がかりとして参照対象を用いて量的空間的疑問に答えることを奨励するゼロショットプロンプト技術であるSpatialPromptを開発した。 SpacePrompt、Gemini 1.5 Pro、Gemini 1.5 Flash、GPT-4Vを通じて、VLMに推論パスで参照オブジェクトを使用するように指示することで、それぞれの成功率が40、20、30ポイント以上向上する。 これらの重要な改善は、より多くのデータ、モデルアーキテクチャの変更、微調整を必要とせずに得られることを強調します。

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